第四周【多策略调整与优化】

这周是训练营最后一周，核心目标很明确：把前几周“跑得起来但很久不出交易”的策略做改造，让它在仿真实盘里更容易产生交易信号与结果，完成「多策略修改交易条件并运行」的验证截图。

结合教程操作下来，我本周主要完成了两类任务：期货多品种策略与定时交易策略，整体体验是：PandaAI 把“策略生成/修改/排错 + 运行容器化”串成了一个闭环，新手也能靠和 AI 对话把策略快速迭代出来。

本周任务回顾

A. 期货多品种策略：从单标的扩展到多合约监控/交易
基于第二周的趋势策略框架（均线趋势判断：均线之上偏多、均线之下平仓/反向）
按教程思路在原有脚本上做修改：增加多个交易品种，并确保选择的是活跃合约
保存后重新启动运行，让策略在多个品种上同步监听与触发交易
体会：多品种策略的关键不在“逻辑多复杂”，而是把标的列表、订阅行情、下单对象这些工程细节一次性理顺。AI 工作流在这里很省心：我只需要明确“要加哪些品种/合约规则”，它会自动补全大部分结构改动。
B. 定时交易策略：用时间规则强制产生交易行为（更适合本周目标）
第二个策略更贴合“让它尽快出交易”的目的。我按教程思路做了一个按 K 线方向顺势开仓 + 持仓固定时间平仓的定时策略：

开仓条件（无持仓时触发）
取前 1 分钟 K 线：
阳线（收盘 > 开盘）→ 开多
阴线（收盘 < 开盘）→ 开空
平仓条件（时间触发）
持仓满 5 分钟 → 全部平仓

进入工作空间/策略编辑入口，基于已有脚本（或 JSON/策略模板）创建版本
在 AI 对话里明确需求：
多品种：新增品种列表 + 活跃合约约束
定时：无持仓开仓逻辑 + 持仓 N 分钟平仓规则
反复“生成—运行—报错修复—再运行”，直到容器正常启动、日志稳定
保存配置并启动策略运行

第四周更像一次“实盘前的最后演练”：不是追求多复杂，而是把策略从静态逻辑变成能在仿真实盘持续运行、可观测、可迭代的任务。对我来说收获最大的是：通过“多品种 + 定时交易”两条线，真正把平台的策略开发、运行、调试、发布流程走通了。